論文の概要: Detection of obstructions in oil and gas pipelines: machine learning techniques for hydrate classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11220v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 18:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.548304
• Title: Detection of obstructions in oil and gas pipelines: machine learning techniques for hydrate classification
• Title（参考訳）: 油・ガスパイプラインの閉塞検出:ハイドレート分類のための機械学習技術
• Authors: Hellockston Gomes de Brito, Carla Wilza Souza de Paula Maitelli, Osvaldo Chiavone-Filho,
• Abstract要約: 本研究では,フロー保証問題の検出と緩和に教師付き機械学習技術を用いる。 主な焦点は、石油生産システムにおけるガスハイドレート生成の防止である。 提案手法は, 運転条件下での水和物生成を効果的に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Oil and gas reserves are vital resources for the global economy, serving as key components in transportation, energy production, and industrial processes. However, oil and gas extraction and production operations may encounter several challenges, such as pipeline and production line blockages, caused by factors including sediment accumulation, wax deposition, mineral scaling, and corrosion. This study addresses these challenges by employing supervised machine learning techniques, specifically decision trees, the k-Nearest Neighbors (k-NN) algorithm (k-NN), and the Naive Bayes classifier method, to detect and mitigate flow assurance challenges, ensuring efficient fluid transport. The primary focus is on preventing gas hydrate formation in oil production systems. To achieve this, data preprocessing and cleaning were conducted to ensure the quality and consistency of the dataset, which was sourced from Petrobras publicly available 3W project repository on GitHub. The scikit-learn Python library, a widely recognized open-source tool for supervised machine learning techniques, was utilized for classification tasks due to its robustness and versatility. The results demonstrate that the proposed methodology effectively classifies hydrate formation under operational conditions, with the decision tree algorithm exhibiting the highest predictive accuracy (99.99 percent). Consequently, this approach provides a reliable solution for optimizing production efficiency.
• Abstract（参考訳）: 石油とガスの備蓄は世界経済にとって重要な資源であり、輸送、エネルギー生産、産業プロセスにおいて重要な要素となっている。 しかし, 石油・ガスの採掘・生産は, 堆積物堆積, ワックス沈着, 鉱物のスケーリング, 腐食などの要因により, パイプラインや生産ラインの閉塞などいくつかの課題に直面する可能性がある。 本研究は, 教師付き機械学習技術, 特に決定木, k-Nearest Neighbors (k-NN) アルゴリズム, Naive Bayes 分類法を用いて, フロー保証問題の検出と緩和, 効率的な流体輸送の確保を行う。 主な焦点は、石油生産システムにおけるガスハイドレート生成の防止である。 これを実現するために、データセットの品質と一貫性を保証するために、データ前処理とクリーニングが行われた。 教師付き機械学習技術のための広く認知されているオープンソースツールであるScikit-learn Pythonライブラリは、その堅牢性と汎用性のために分類タスクに使用された。 その結果,提案手法は運転条件下でのハイドレート生成を効果的に分類し,決定木アルゴリズムが最も高い予測精度(99.9%)を示した。 したがって、このアプローチは生産効率を最適化するための信頼性の高いソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine learning [0.0]
  本研究の目的は,3次元地震データとガス井戸試験からガストラップを予測する手法を作成し,適用することである。 本論文は, 地震波場内におけるガス飽和度と濾過特性の確立したボリュームを選択することにより, トレーニングデータセット作成へのアプローチを定式化した。 その結果, ガス貯留層に対する研究空間に属するキャリブレーション確率の立方体が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T12:39:15Z)
• AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
  本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。 本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。 本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T12:37:35Z)
• MFL Data Preprocessing and CNN-based Oil Pipeline Defects Detection [0.0]
  コンピュータビジョンの異常検出への応用は、いくつかの産業分野で注目されている。 本研究は磁気フラックス漏洩データと前処理技術の研究に焦点を当てる。 そのために、最近の畳み込みニューラルネットワーク構造を利用して、堅牢なアプローチを提案しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T10:37:12Z)
• Detecting broken Absorber Tubes in CSP plants using intelligent sampling and dual loss [0.0]
  集中型太陽光発電(CSP)は化石燃料から再生可能エネルギーへの転換を導く技術である。 現在、パラボリック・トラフ・コレクター・システムによるCSPプラントの自動故障検出は、2つの主な欠点を証明している。 我々は、抽出されたデータと無人航空機の使用、および7つの実工場に設置されたセンサーによって提供されるデータを組み合わせることで、両方のギャップに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T12:53:52Z)
• Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality enhancement in industrial binder jetting processes [68.8204255655161]
  異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、あるいはデータポイントを検出する方法を記述する。 本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T08:14:34Z)
• Where Is My Training Bottleneck? Hidden Trade-Offs in Deep Learning Preprocessing Pipelines [77.45213180689952]
  ディープラーニングにおける前処理パイプラインは、トレーニングプロセスを忙しくするための十分なデータスループットの提供を目的としている。 エンドツーエンドのディープラーニングパイプラインのためのデータセットを効率的に準備する新たな視点を導入する。 チューニングされていないシステムに比べてスループットが3倍から13倍に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T14:31:58Z)
• Fuzzy inference system application for oil-water flow patterns identification [6.060020806741279]
  ファジィ推論システムは流体の流れパターンを予測するために用いられる。 ファジィ推論システムはBPニューラルネットワークの予測結果よりも正確で信頼性が高い。 非垂直井戸の全生産検層プロセスにおいて、流体流動パターンを予測するファジィ推論システムを用いることで、生産コストを大幅に削減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-24T10:08:02Z)
• Hybrid and Automated Machine Learning Approaches for Oil Fields Development: the Case Study of Volve Field, North Sea [58.720142291102135]
  本稿では,意思決定プロセスを支援する分野開発タスクにおけるインテリジェントなアプローチの利用について述べる。 我々は,油田立地最適化の問題と,その中の2つの課題に注目し,石油生産量推定の品質向上と貯水池特性の評価を行う。 実装されたアプローチは、異なる油田を解析したり、同様の物理問題に適応することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T18:51:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。